natural language generation
Natural Language Generation (NLG) er den gren af naturlig sprogbehandling, der beskæftiger sig med at producere menneskelignende tekst eller tale ud fra data eller struktureret input.
Kort fortalt
NLG handler om at få en maskine til selv at skrive eller tale, fx at generere en nyhedsartikel ud fra rådata.
- Kategori
- begreb
- Niveau
- øvet
- Udtale
- /ˈnætʃərəl ˈlæŋɡwɪdʒ ˌdʒɛnəˈreɪʃən/
Betydninger
1- 1
Evnen til automatisk at producere sprog, der er forståeligt for mennesker, typisk baseret på en underliggende model eller regelværk.
- I dag bruges natural language generation til at skrive automatiske vejrrapporter ud fra vejrmodeldata. — forskningsartikel, 2023
- Avancerede NLG-systemer kan generere sammenhængende historier med plot og karakterer.
Hvornår bruges det
NLG anvendes i alt fra chatbots og virtuelle assistenter til automatisk generering af rapporter, nyheder og produktbeskrivelser. Moderne NLG-systemer bygger ofte på store sprogmodeller, der kan producere sammenhængende og kontekstrelevant tekst.
Kodeeksempel
from transformers import pipeline
generator = pipeline('text-generation', model='gpt2')
output = generator('In the future,', max_length=50)
print(output[0]['generated_text'])Brug af Hugging Face Transformers til at generere tekst med en GPT-2-model.
Oprindelse
Udtrykket 'natural language generation' opstod i 1970'erne med fremkomsten af computerlingvistik og kunstig intelligens. Det kombinerer 'naturligt sprog' (det sprog mennesker taler) med 'generation' (produktion).
Afledte ord
3Kilder
2- The Curious Case of Neural Text Degeneration
- Language Models are Few-Shot Learners